基于人工智能的病历质控系统的设计与应用

目的:探索有效提升病历质控效率和质量的方法。方法:通过质控规则拆解、质控引擎开发等,借助人工智能技术构建病历质控系统,应用于病历文书的环节质控和终末质控。结果:系统可实现病历的时效性、完整性等形式缺陷的筛查,实现对病历文书的术语规范性、数据一致性、逻辑一致性、诊断充分性、处置必要性等内涵缺陷质控,且系统具备数据集中展示、缺陷统计分析、结果反馈及互动等功能。结论:系统可协助质控员完成全量病历形式质控及内涵质控,质控缺陷的覆盖面得到提升,质控效率提高100%。     

基于新型CDSS辅助的病案首页填报及质控

基于人工智能技术的新型临床决策支持系统,可通过构建设计编码规则与知识库系统、优化质控逻辑与质控指标体系,对医疗过程进行智能监测和管控,实时监控病案首页的填写情况与质量,强化医疗过程质量稽查,对存在质量缺陷与不符质控规则的诊疗流程进行预警提醒,有助于实现更有效的病案管理与医疗质控。     

安徽省部分地区基层医生对人工智能技术应用的态度及需求调查

目的:了解基层医生对人工智能技术在医疗领域应用的态度以及需求情况,为设计和推广医疗领域人工智能技术提供参考.方法:对基层医生进行问卷调查,描述其对人工智能技术的应用态度和需求情况.结果:共调查282人,明确赞成人工智能在临床诊疗活动中、在慢性病管理中以及在医学影像中应用的分别占70.9％、76.6％和75.2％,期待未...     

CDSS用于电子病历质量控制的开发设计与应用

目的:利用人工智能技术实时干预医疗行为,提高全量电子病历质量,最终提升大数据决策支持能力和终末医疗质量。方法:开发设计基于人工智能技术的临床决策支持系统(CDSS),与电子病历系统深度集成后,对医疗过程进行节点监测和管控,一旦发现电子病历中存在质量缺陷即触发质控规则提醒。结果:CDSS从临床业务流程出发设计,可主动提醒和防范医疗缺陷,并可实时监控病历的完成情况与质量,加强医疗过程质量稽查。结论:CDSS对提高电子病历质量作用明显,通过在电子病历界面设置卡控分级管理功能,能够更好地提高临床规范性,将医疗质量管理规范真正落到实处。     

人工智能在医学影像领域的应用与挑战

人工智能与医学影像的结合被认为是最具发展前景的领域。其在医学影像中的应用,主要包括计算机辅助诊断、影像组学、影像基因组学等场景。当前,人工智能在医学影像领域的应用还处于初级阶段,面临着诸多来自技术和伦理的挑战,如数据质量问题、机器性能问题、算法偏见问题、隐私泄露问题以及责任划分问题等,需采取措施加以规避和制约。如:制定相应的法律法规和伦理规范,建立质控管理系统和监管体系,加强理论攻关和技术研发力度,推动人工智能技术不断走向成熟和完善等。     

机器学习在心血管疾病辅助诊断模型中的效果

我国心血管病死亡率居城乡居民总死亡率的首位,且心血管疾病的发病率仍持续增高。近十年来我国切实推进心血管健康事业建设,国家号召将心血管疾病的主战场由医院转向社区,因此迫切需要提升基层医疗服务质量来满足人民群众日益增长的健康需求。数字化信息时代的来临,使得机器学习广泛应用于图像辨别、语音识别和自然语言处理,人工智能在电商、家居、物流、交通等方面普遍运用,但对医疗保健的影响才刚刚开始。随着医疗数据可用性的提高和大数据分析方法的快速发展,人工智能在医疗领域的成功应用成为可能。在相关临床问题的指导下,强大的人工智能技术可以提取海量数据中隐藏的临床信息,进而辅助医生进行临床决策。近年来随着国家、社会对基层医疗的重视及互联网信息技术的发展,机器学习技术运用于心血管疾病的诊断和预测已成为热门。机器学习正在逐渐改变医生诊断疾病和临床决策的方式,但每个心血管疾病的诊断和决策都需要在疾病和统计学方面进行一定程度的分析,选择最优的机器学习算法才能更好地解决临床问题。本文通过比较近5年来有关心血管疾病辅助诊断模型的曲线下面积、敏感性、特异性、准确性、F1值、C统计值等多个量化指标来评估不同疾病分类下机器学习的优势选择,系统总结了不同人工智能方法在各心血管疾病诊断和预测等方面中的运用,并对相关辅助诊断模型进行评价。      

人工智能在恶性肿瘤放疗领域中的应用与前景

人工智能（AI）是能模拟人类思考和判断等智力工作的人造装置。AI在新药研发、疾病诊断、健康管理、医学影像、临床决策、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学等领域已有不少成功应用的案例。智能计算机医院管理系统、智能医疗诊断专家系统、智能手术机器人等AI技术给医疗领域带来了革命性变化。在恶性肿瘤放疗领域,肿瘤放疗靶区和危及器官智能化自动化勾画、建立AI化的放射治疗计划模型、建立基于互联网+的放疗远程智能化质控系统正如火如荼。理念改变技术,技术也会改变理念。智能医疗也必将改变未来的医疗模式。     

以糖尿病为例分析人工智能在基层社区慢性病防控中的应用

慢性病指不传染、长期积累形成机体形态损害的疾病总称,防控不及时将造成生命、经济等方面的危害.基层医疗资源缺乏、慢性病防控体系欠缺是我国慢病防控的焦点问题.用人工智能助力慢性病防控是解决基层慢性病防控问题的重要思路.本文提出了基层慢性病防控急需解决的重要问题,对人工智能在医学领域的应用进行了概述,对人工智能在慢性病防控领域的作用进行了分析,并以糖尿病为例,详细阐述了人工智能在糖尿病防控和紧急救治等方面的应用,指出在基层社区内可利用人工智能辅助糖尿病患者救治、指导居民血糖管理、推送疾病管理健康指南等,体现了人工智能的非凡效率.这些措施不仅可用在糖尿病上,也可推广到心脑血管病、肿瘤等其他慢性病上.人工智能对防控慢性病、保障人民生命健康具有重要意义.     

人工智能在ICU辅助诊疗应用初探

介绍重症患者临床数据研究与应用发展现状,从关键技术、系统设计、功能实现等方面详细阐述人工智能诊断系统在ICU辅助诊疗应用,指出人工智能应用于ICU辅助诊疗可提高医护工作效率和准确率,为医生提供辅助临床决策工具。     

智能电子病历质控系统研究与应用

利用本体、知识图谱与后结构化等人工智能技术，建立医学术语本体和疾病知识图谱，形成智能化质控规则引擎体系，实现临床电子病历质量评审的全面性和智能性。实践证明该系统应用能够高效地进行电子病历形式质控和内涵质控，降低差错率。     

人工智能在骨肌系统影像领域的研究进展

人工智能(AI)已成为计算机革命的新浪潮,被认为是包括医疗保健领域在内的许多行业的革命性技术。近年AI被推到了医学成像研究的前沿,这在很大程度上与计算学习能力的提高、大数据的挖掘以及神经网络体系结构的创新和改进有关。AI在医学影像中的作用主要是提高影像诊断医生工作效率,提高诊断准确率,降低医疗成本,同时还能进行疾病风险预测。本文主要归纳总结近年来AI在骨肌系统影像领域的研究进展,并分析其现实意义及未来展望。     

Enhancing Quality of Patients Care and Improving Patient Experience in China with Assistance of Artificial Intelligence

Improving health of Chinese people has become national strategy according to the Healthy China 2030. Patient experience evaluation examines health care service from perspective of patients; it is important for improving health care quality. Applying artificial intelligence (AI) in patient experience is an innovative approach to assist continuous improvement of care quality of patient service. A nursing quality platform based on patient experience data which is empowered by AI technologies has been established in China for the purpose of surveillance and analysis of the quality of patient care. It contains data from nearly 1300 healthcare facilities, based on which portraits of nursing service qualities can be drawn. The patient experience big data platform has shown potentials for healthcare facilities to improve patient care quality. More efforts are needed to achieve the goal of enhancing people's sense of health gain.     

Design thinking in applied informatics: what can we learn from Project HealthDesign?

ObjectiveThe goals of this study are to describe the value and impact of Project HealthDesign (PHD), a program of the Robert Wood Johnson Foundation that applied design thinking to personal health records, and to explore the applicability of the PHD model to another challenging translational informatics problem: the integration of AI into the healthcare system.Materials and MethodsWe assessed PHD’s impact and value in 2 ways. First, we analyzed publication impact by calculating a PHD h-index and characterizing the professional domains of citing journals. Next, we surveyed and interviewed PHD grantees, expert consultants, and codirectors to assess the program’s components and the potential future application of design thinking to artificial intelligence (AI) integration into healthcare.ResultsThere was a total of 1171 unique citations to PHD-funded work (collective h-index of 25). Studies citing PHD span medical, legal, and computational journals. Participants stated that this project transformed their thinking, altered their career trajectory, and resulted in technology transfer into the commercial sector. Participants felt, in general, that the approach would be valuable in solving contemporary challenges integrating AI in healthcare including complex social questions, integrating knowledge from multiple domains, implementation, and governance.ConclusionDesign thinking is a systematic approach to problem-solving characterized by cooperation and collaboration. PHD generated significant impacts as measured by citations, reach, and overall effect on participants. PHD’s design thinking methods are potentially useful to other work on cyber–physical systems, such as the use of AI in healthcare, to propose structural or policy-related changes that may affect adoption, value, and improvement of the care delivery system.     

人工智能技术在护理领域的应用现状与发展趋势

人工智能技术在疾病诊断、病理分析、新药研发等方面应用广阔,将人工智能技术与护理专业结合,制定相应的专家系统、智能辅佐设计和决策支持系统等将提高社会、经济的综合效益。本文总结了人工智能技术在护理领域各方面的研究进展和运用现状,针对临床护理、护理教育及延伸护理等子领域分别阐述了目前人工智能技术的研究及应用情况,为进一步的研究工作提供参考。     

人工智能在电子病案管理系统中的应用

目的:通过引用人工智能技术,解决电子病案管理系统中存在的缺陷。方法:采用文字识别、语音识别、生物识别、人脸识别等技术,对电子病案进行检索、整合、统计、分析。结果:通过人工智能技术在电子病案管理系统中的应用,大大提高了病案管理人员的工作效率,助力临床科研和教学。结论:人工智能技术的广泛应用,为医疗卫生信息化的发展带来质的飞跃,人们将不仅仅是借助信息化的力量提高工作效率,并且可以利用信息化的数据整合,为以后的发展发挥更大的作用。     

中医数字辨证配套医案智能采集与分析系统构建研究

中医数字辨证是中医智能辅助诊断的核心,辨证模型的质量直接影响辨证的准确度和效率。为了建立中医数字辨证模型并验证其准确度,需要准备大量的配套医案。根据中医数字辨证模型对医案的需求,设计了中医数字辨证配套医案智能采集与分析系统,利用人工智能技术和Python编程技术实现了医案采集、医案展示、医案检索、数据统计分析及可视化等功能,有助于快速采集并筛选出符合条件的中医医案,提高中医数字辨证模型的创建效率和质量。     

人工智能在儿童骨龄影像检测中的应用

目的研究对比证明解决人工判读骨龄存在耗时长、人为主观影响大、结果一致性稳定性差等问题。方法使用G-P图谱法、TW计分法、中华05等方法对骨龄X光影像进行对照,开展人工智能和人工判读、以及人工智能辅助人工判读的研究,并进行多阅片者间差异性研究。结果基于TW3标准,250份儿童骨龄片由人工智能系统与医生对比,TW3-AI模型的平均处理时间为1.5±0.2 s,明显短于医生的525.6±55.5 s,准确性与可靠性上TW3-AI模型与专家判读结果的均方根为0.50年,表明两者高度一致;基于G-P标准,745份生长发育异常病例骨龄,医生平均判读耗时约2 min,AI模型仅需要1~2 s,准确性上,AI系统与金标准相差1岁以内的平均比例为84.60%;基于中华05标准,人工组阅片平均耗时明显高于AI一致性辅助评估。结论儿童骨龄智能检测系统,可在秒级完成儿童骨龄影像分析并给出骨化中心评级、骨龄等量化结果,从而辅助医生快速进行疾病诊断与疗效评价,为儿童内分泌疾病诊疗提供决策依据。     

市民健康信息系统网上服务平台的实现

市民健康信息系统服务平台是一种高效的网络化技术管理平台，它可以方便地存储和管理市民个人健康信息，不但为医疗机构提高服务质量提供了技术支持，还可满足疾控、医疗保险、个人保健、卫生统计、查询分析、临床科研、行政管理等各方面需求。该平台可使有限的医疗卫生资源得到最大程度的利用，有助于政府管理部门科学决策，提高服务质量和效率。